################ 6.1
a<- rnorm(10,mean=6,sd=3)
b<- rnorm(10,mean=7.5,sd=3.2)
source("simula.r")
mean(b)-mean(a)
t.test(b,a)
plot(b,a)
boxplot(b,a)
c<-lm(b~a)
plot(c)
##############6.2
caixeta<-read.table("C:\\Users\\USER\\Desktop\\curso R\\tutorial3\\caixeta.csv",header=T,sep=",",as.is=T)
names(caixeta)
cai<-data.frame(caixeta,Ab)
names(cai)
table(cai$Ab,cai$local)
caixeta$ab<-(caixeta$cap^2)/(4*pi) # frmula para calcular a rea basal a partir do cap
## Exerccio 6.2.1
ab.arvore<-aggregate(caixeta$ab,list(caixeta$arvore),sum) # calcula a rea basal por rvore, somando as reas das fustes de cada rvore
## Exerccio 6.2.2
ab.local.parcela<-aggregate(caixeta$ab,list(caixeta$parcela,caixeta$local),sum) # agrega as reas basais por local e parcela
names(ab.local.parcela)<-c("parcela","local","areabasal")
## Exerccio 6.2.3
ab.local.parcela$local<-as.factor(ab.local.parcela$local)
str(ab.local.parcela)
vetor.obs<-1:15 
vetor.dados<-ab.local.parcela$areabasal 
vetor.cor<-rep(c(1:3),each=5) 
media.local<-aggregate(ab.local.parcela$areabasal,list(ab.local.parcela$local),mean) 
media.geral<-mean(ab.local.parcela$areabasal) 
vetor.medias<-c(rep(media.local[1,2],5),rep(media.local[2,2],5),rep(media.local[3,2],5)) # cria um vetor repetindo as mdias das reas basais para cada local 5 vezes
# Grfico expressando a variao total
plot(vetor.obs,vetor.dados,pch=(rep(c(15,16,17),each=5)),col=vetor.cor,main="Variao Total",ylab="rea basal (cm)", xlab="Observaes")
for(i in 1:15){
  lines(c(i,i),c(vetor.dados[i],mean(vetor.dados)),col=vetor.cor[i])
}
abline(h=media.geral)
# Grfico expressando a variao dentro de cada local
plot(vetor.obs,vetor.dados,pch=(rep(c(15,16,17),each=5)),col=vetor.cor,main="Variao Intra Grupos",ylab="rea basal (cm)", xlab="Observaes")
for(i in 1:15){
  lines(c(i,i),c(vetor.medias[i],vetor.dados[i]),col=vetor.cor[i])
}
lines(c(1,5),c(media.local[1,2],media.local[1,2]),col=1)
lines(c(6,10),c(media.local[2,2],media.local[2,2]),col=2)
lines(c(11,15),c(media.local[3,2],media.local[3,2]),col=3)
# Grfico expressando a variao entre grupos
plot(vetor.obs,vetor.medias,pch=(rep(c(15,16,17),each=5)),col=vetor.cor,ylim=c(50000,1200000),main="Variao Entre Grupos",ylab="rea basal (cm)", xlab="Observaes")
for(i in 1:15){
  lines(c(i,i),c(vetor.medias[i],mean(vetor.medias)),col=vetor.cor[i])
}
abline(h=media.geral)
points(vetor.obs,vetor.dados,pch=(rep(c(0,1,2),each=5)),col=vetor.cor,cex=0.5)
# Clculo do SS intra-grupo
ss.chauas<-sum((vetor.dados[1:5]-vetor.medias[1])^2)
ss.jureia<-sum((vetor.dados[6:10]-vetor.medias[6])^2)
ss.retiro<-sum((vetor.dados[11:15]-vetor.medias[11])^2)
ss.intra<-ss.chauas+ss.jureia+ss.retiro
# Clculo do SS entre grupos
ss.entre<-5*(sum((media.local$x-media.geral)^2))
# Clculo do SS total
ss.total<-ss.intra+ss.entre
# Clculo dos MSs e do F
ms.entre<-ss.entre/2
ms.intra<-ss.intra/12
F.locais<-ms.entre/ms.intra
#  p
p.locais<-pf(F.locais,2,12, lower.tail=FALSE)
p.locais 
summary(aov(ab.local.parcela$areabasal~ab.local.parcela$local))
variacao<-ss.entre/ss.total 
variacao